안녕하세요?


지난번 포스팅에서 일단 60분봉 차트에서 무언가 좋아보이는 종목들을 찾았는데, 그 종목들은 일단 너무 1주당 가격이 높아서 일단 보류하기로 결정을 하였습니다. 그 대신에 CJ대한통운의 강화학습에서 하기는 했는데, 너무 지연보상 임계치를 낮게 잡아 주어서 학습이 제대로 되지 않았다는 생각이 들었습니다. 그래서 하는 수 없이 이 수치를 낮추어서 생각해 보도록 했습니다.



먼저 강화학습에 사용이 된 결과를 보여주고 있습니다. 이 결과에서는 어떻게 올해 1월 24일 부터 2월 13일까지 거의 2주일 넘게 주식투자를 해서 수익이 시원찮게 나왔다는 결론을 보여주고 있습니다.



일단 지연보상 임계치를 대폭 낮추어 볼 계획이기 때문에, 여기서에서는 먼저 위 스크린샷처럼 전체적인 데이터의 갯수를 28개로 만들어 보도록 합니다.



그리고 나서 yellowoperation이라는 Pycharm프로젝트를 열어서, 이번에는 위 스크린샷처럼 한번 지연보상 임계치가 1%인 상황을 만들어 보도록 합니다.



그리고 나서 제 구글 드라이브 계정에다가 한번 연결해 보도록 합니다.



먼저 첫번째 강화학습의 결과입니다. 약 1시간 조금 넘는 시간이 걸리고 나서, 위 스크린샷처럼 결과가 나오는 것을 확인할 수 있었습니다.



그리고 나서 2번째 강화학습을 돌린 결과입니다.




다시금 강화학습을 돌리도록 합니다.



지금까지 거의 4시간 가까이 걸린 것을 확인할 수 있었습니다.



그런데 이번에는 어떻게 된 것인지 몰라도 강화학습에 시간이 더 걸린것을 확인할 수 있었습니다.



어찌어찌 해서 계속해서 강화학습을 이어 가도록 합니다.



이번에도 이렇게 해서 6개의 강화학습 모델을 확보하는 데 성공했습니다.



거기다가 남은 25%의 데이터로 가지고서 행한 강화학습의 결과도 그다지 좋게 나오지 않은 것을 확인할 수 있었습니다.




거기다가 어째서 인지 이번에도 첫번째와 같은 패턴을 보이고 있는 것을 확인할 수 있었습니다.



상황이 몹시나 좋지 않다는 생각이 듭니다.



이렇게 까지 연속으로 해서 모두 같은 결과가 나온 것을 확인할 수 있었습니다.



일단 백테스트를 한 결과인데, 모두 주식을 보유하기만 하고서, 전혀 팔거나 그런 것을 하지 않은 것을 볼 수 있었습니다.



그래서 일단 내린 결론으로는 시봉차트를 가지고서 한번 해본 결과, 그다지 학습에 사용된 데이터의 양이 많지 않아서 생기는 문제가 아닌가 하는 생각이 듭니다. 일단 시봉차트에서 학습에 사용하는 데이터를 늘리는 것도 해결책이 되기는 하겠는데, 한번 다음번의 행동으로 분봉차트에서 60분봉에서 10분봉으로 내려가 보는 것을 생각해 보기로 했습니다.


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